साइकिल चालक ने किसी की ओर ध्यान नहीं दिया

सड़क पर मानव रहित कारें - प्रगति की एक अनूठी उपलब्धि! इसके अलावा, डेवलपर्स ने अन्य कारों, पैदल चलने वालों, यहां तक ​​कि गिलहरी और पक्षियों के साथ टकराव के खतरे को रोका, जो अमेरिकी शहरों के लिए विशेष रूप से सच है। लेकिन फिर भी, वाहनों का एक समूह बनाया गया था, जो अपने मानदंडों के कारण असुरक्षित था। ये साइकलिस्ट आंदोलन में शांत, हल्के और युद्ध में भाग लेने वाले हैं। आज जो मानव रहित ड्राइविंग सिस्टम मौजूद हैं, वे खुद के आसपास के क्षेत्र में उनका पता लगाने के काम में बहुत औसत दर्जे के हैं, और शायद ही उनके कार्यों की भविष्यवाणी करते हैं। हालांकि सड़कों पर अपेक्षाकृत कम साइकिल चालक होते हैं, लेकिन इस समस्या को अनदेखा नहीं करते हैं।

कई शोधकर्ताओं के अनुसार, आज, मानव रहित वाहनों को सड़क पर साइकिल चालकों को पहचानना सबसे मुश्किल है। यह उनकी अप्रतिस्पर्धी गति, छोटे आकार और एक-दूसरे के प्रति असंतोष के कारण है। कारें इन दो-पहिया सड़क उपयोगकर्ताओं की तुलना में बहुत अधिक समान हैं।

यदि आप किसी भी शहर के चारों ओर घूमते हैं और साइकिल पर करीब से नज़र डालते हैं, तो उनकी विविधता स्पष्ट हो जाती है। यहां एक हरे रंग के खेलों में एक युवा है, और यहां एक लड़की महिलाओं के लिए गुलाबी शहर की बाइक पर सवार है। यह महिला देश जा रही है, इसलिए, टोकरी के अलावा, अंकुर के साथ एक और 2-3 बैग उसके लोहे के घोड़े पर लटकते हैं। यहाँ माँ एक बच्चे को अपने साथ साइकिल की सीट पर ट्रंक में ले जा रही है, लेकिन यह पिता अपनी बेटी को साइकिल की सीट पर भी ले जा रहा है, लेकिन पहले से ही पहिया के ठीक पीछे स्थापित है।

हेडलाइट्स में कोई भी ड्रोन इस तरह के पैलेट और सांस्कृतिक विविधता से चार्ज करेगा!



इलेक्ट्रॉनिक चालक तीन उपकरणों का उपयोग करके साइकिल चालकों के बारे में सभी आवश्यक जानकारी एकत्र करता है: एक कैमरा, एक रडार और एक लेजर लोकेटर। उसके बाद, वह आंदोलन में इन प्रतिभागियों पर पहले से प्राप्त आंकड़ों की मदद से ऑब्जेक्ट के मापदंडों का अनुमान लगाता है। ऑटोपायलट के लिए साइकिल चालक के इरादों, सिर और हाथों के आयाम, उनके बीच की दूरी, साइकिल चालक के सिर से पुल तक की दूरी, और कोहनी मोड़ के कोण के बारे में सटीक रूप से जानने के लिए विस्तार से मापा जाता है। एक अच्छे परिप्रेक्ष्य के साथ, ऑन-बोर्ड कंप्यूटर बाइक के मॉडल को निर्धारित करने में सक्षम है।

अब साइकिल चालकों का पता लगाने की समस्या और नई पीढ़ी की कारों को बनाने की प्रक्रिया के बीच संबंधों का पता लगाना पहले से ही संभव है। वैज्ञानिक वाहनों की विभिन्न छवियों पर ऑटोपायलट सिस्टम को प्रशिक्षित करते हैं जो विभिन्न कारों को पकड़ते हैं, लेकिन लगभग कोई साइकिल नहीं। यह दोष है। सभी मानवरहित वाहन साइकिल को पहचानना नहीं सीखते हैं, और इसलिए उन्हें सड़क पर खोजने में कठिनाई होती है। सौभाग्य से, यह समस्या अस्थायी है।

हाल ही में, Auto3 उद्योग ने Deep3DBox एल्गोरिथ्म का उपयोग करना शुरू कर दिया है। उन्होंने ज़ोक्स मानवरहित टैक्सी कंपनी के साथ मिलकर जॉर्ज मेसन यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं के सामने अपनी उपस्थिति का श्रेय दिया। दो-आयामी छवियों पर परीक्षण मोड में , एल्गोरिथ्म 89% कारों को निर्धारित करने में सक्षम है। समान रूप से महत्वपूर्ण, वह पूरी तरह से भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि अन्य कारें किस तरह से बढ़ रही हैं। इसके अलावा, एल्गोरिथ्म भी प्रत्येक वस्तु के आसपास एक बॉक्स की तरह क्षेत्र खींचता है। आज तक, डीप 3 डीबॉक्स को सबसे अच्छी कार मान्यता एल्गोरिदम में से एक माना जाता है। लेकिन, दुर्भाग्य से, एक तुलनात्मक विश्लेषण के साथ, वह केवल 74% साइकिलों को देख पा रहा है, और उनमें से केवल 59% ही आगे के प्रक्षेपवक्र का अनुमान लगा सकते हैं।



ध्यान दें कि यह सबसे अच्छा एल्गोरिदम में से एक का परिणाम है, अकेले कम उन्नत डिजाइनों को दें। साइकिल चालकों के लिए स्थिति काफी निराशाजनक है: मानव रहित वाहनों के लिए, वे अप्रत्याशित चलती अज्ञात वस्तु की तरह दिखने की संभावना है। और यह न केवल एल्गोरिदम के "अनियंत्रितता" से, बल्कि कारों की तुलना में साइकिल की कॉम्पैक्टनेस और नाजुकता से भी आसान है। इस वजह से, हाल के वर्षों में, वाहन निर्माताओं को रडार और लिडार के साथ सड़क स्कैनिंग की आवृत्ति को बढ़ाना पड़ा है, ताकि सिस्टम साइकिलों का अधिक आत्मविश्वास से पता लगा सके, उनसे दूरी और उनके प्रक्षेपवक्र का निर्धारण कर सके। प्रशिक्षण एल्गोरिदम के लिए डेटासेट में वृद्धि के साथ, यह हमें सही पहचान की हिस्सेदारी बढ़ाने की अनुमति देता है।

साइकिल चालकों के जीवन और स्वास्थ्य को बचाने के लिए एक और अनूठा विकास कहा जाता है - सुपर-विस्तृत 3 डी मानचित्र। कंप्यूटर सड़क पर और उसके पास सभी वस्तुओं, सभी चिह्नों और सड़क के संकेतों को देखता है। इस तरह की जागरूकता से मानचित्र पर बाइक को जल्दी से पहचानने और चिह्नित करने में मदद मिलेगी।

शायद, इसके बाद, आप अलग-अलग दृष्टिकोण से संबंधित करना शुरू करते हैं जिसके अनुसार एक कंप्यूटर एक असावधानी से बेहतर कार चलाता है और हमेशा जल्दी व्यक्ति में होता है। ड्राइवरों की लापरवाही से कई साइकिल चालक दुर्घटनाओं में शामिल हो जाते हैं। तो कुछ के लिए, कारों की उपस्थिति बिखरे हुए और थके हुए लोगों द्वारा नहीं बल्कि साधारण रूप से चौकस कंप्यूटरों द्वारा संचालित होती है जो साइकिल चालकों के इशारों को पहचानना भी सीखते हैं, यह एक वास्तविक स्वर्ण युग है!

उदाहरण के लिए, आज Google की मानवरहित टैक्सी सेंसर से लैस हैं जो साइकिल चालकों के इरादों को भेद और समझ सकता है। जब मकई, साइकिल चालकों को सड़क के नियमों के अनुसार अपने संकेत देने चाहिए। Google ड्रोन ने इन पात्रों को सही तरीके से पैंतरेबाज़ी करने या गति बदलने के लिए पढ़ना और पहचानना सीख लिया है। रोबोटेक्सी अंधेरे में दो-पहिया प्रतिभागियों को भी देखने में सक्षम है।

लेकिन खुद साइकिल चलाने वालों के लिए भी मुश्किलें खड़ी होती हैं। जैसा कि डीप 3 डीबॉक्स के डेवलपर्स ने उल्लेख किया है, एक कार के युद्धाभ्यास की भविष्यवाणी करना साइकिल की तुलना में बहुत आसान है। कार चालकों के विशाल बहुमत अधिक अनुमानित हैं, जबकि बाइक मालिकों को आमतौर पर सड़क के नियमों का बहुत अस्पष्ट विचार है, और हर दूसरा साइकिल चालक आवेगी और करिश्माई व्यक्ति के रूप में सड़क पर व्यवहार करता है। यदि यह व्यक्ति अचानक कारों की धारा के बीच से बाहर आने का फैसला करता है, तो सबसे बुद्धिमान एल्गोरिथ्म भी सही ढंग से प्रतिक्रिया करने में सक्षम नहीं हो सकता है।



यह विशेषता विशेषता - अप्रत्याशितता - अब साइकिल डिटेक्शन एल्गोरिदम के डेवलपर्स द्वारा ध्यान में रखी जाती है। उदाहरण के लिए, आज साइकिल चालक जगुआर ड्रोन से कम डर सकते हैं, जो एक साइकिल चालक का पता लगाने की प्रणाली से लैस हैं। और 2013 में वापस वोल्वो ने इमरजेंसी ब्रेकिंग की तकनीक शुरू की जब यह मशीन के सामने एक साइकिल चालक (AEB) का पता लगाता है। एक दुखद दुर्घटना से बचने के लिए ड्राइवर के सामने सिस्टम कार को रोक देगा। हालाँकि, AEB सही नहीं है: एल्गोरिदम के लिए साइकिल चालक के मार्ग की भविष्यवाणी करना अभी भी मुश्किल है। इसलिए बीजिंग की सड़कों में इस वोल्वो सुविधा का उपयोग करने के लिए दृढ़ता से हतोत्साहित किया गया है: 9 मिलियन साइकिल की दैनिक धारा इलेक्ट्रॉनिक मस्तिष्क को नुकसान पहुंचा सकती है।

इसके अलावा, साइकिल चालक स्वयं इलेक्ट्रॉनिक चालकों का मजाक उड़ा सकते हैं। ऑस्टिन में कुछ साल पहले एक साइकिल चालक और एक मानवरहित Google टैक्सी के साथ एक घटना हुई थी। कार एक मानव निर्मित आश्चर्य से शर्मिंदा थी। साइकिल चालक ने अपने पैरों को पैडल से दूर किए बिना कार को छोड़ना बंद कर दिया। कार चली गई, लेकिन यह देखते हुए कि बाइक 1 सेंटीमीटर बढ़ गई, यह तेजी से ब्रेक लगा। प्रयोग के प्रयोजनों के लिए, टेक्सान ने कई बार चाल को दोहराया, जिसने टैक्सी के यात्रियों को बहुत खुश किया। अब इन कारों की कल्पना रूसी शहरों की सड़कों पर करें। हमारे साथी नागरिकों की हास्य और चुटकुलों की प्रवृत्ति को जानने के बाद, यह अनुमान लगाना मुश्किल नहीं है कि दूर के ड्रोन हमें नहीं छोड़ेंगे।

विविधता आधुनिक दुनिया की एक विशेषता है, जिसे सड़क पर भी स्थानांतरित किया जाता है। कई शहरों में, अधिक से अधिक नागरिक एक साइकिल का चयन करते हैं। और अगर स्वीडिश साइकिल चालकों ने कई वर्षों तक जंभाई वाले ड्राइवरों को नाराज किया, तो मानवरहित वाहनों की उपस्थिति के संबंध में, राजनीति को एक अलग तरीके से संरचित किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य में, उबर मानव रहित टैक्सी का परीक्षण जोरों पर है। स्वाभाविक रूप से, इस स्तर की सेवा में परिवर्तन से ग्राहक और कंपनी दोनों के लिए महत्वपूर्ण लाभ हैं। चालक के बिना टैक्सी की सवारी सस्ती होनी चाहिए, कंप्यूटर ग्राहकों को असभ्य नहीं करता है और सड़क के नियमों का उल्लंघन नहीं करता है, सुबह से शाम तक काम करते नहीं थकता है, आदि। बेशक, उबेर, मशीनों के साथ काम करने के लिए अधिक सुविधाजनक है, जिनके कार्यों को बेहतर और नियंत्रित किया जा सकता है। कई देशों में, कंपनी चालकों से जुड़े पर्याप्त अपराध पहले से ही दर्ज किए गए हैं, क्योंकि वे काम पर रखने के दौरान विशेष चयन से नहीं गुजरते हैं।

जबकि परीक्षण चल रहा है, उबेर ड्रोन पर यात्राएं पूरी तरह से स्वतंत्र हैं। एक आकर्षण के रूप में, आप पीछे बैठे होंगे, और रजिस्ट्रार पूरे मार्ग को रिकॉर्ड करेगा। अब तक, कार पूरी तरह से व्यवहार नहीं करती हैं, लेकिन उबर इस बारे में परेशान नहीं है, इस तरह के उल्लंघनों को काम के क्षण के रूप में देखते हुए। चाहे वह लापरवाही हो, या निरंतर नवाचार करने की इच्छा हो, यह मुद्दा नवीनतम तकनीकों और रूढ़िवादी विचारों के समर्थकों के बीच कई बहस को उकसाता है।

वैसे, सैन फ्रांसिस्को में, एक उबेर ड्रोन को लाल बत्ती द्वारा ड्राइविंग करते हुए पकड़ा गया था, जबकि कई अन्य साइकिल लेन पर घूम रहे थे। लेकिन उस क्षण लोग वहां से गुजर सकते थे।



कई विशेषज्ञ उस उत्साह की निंदा करते हैं जिसके साथ उबर मानव रहित टैक्सी का विपणन करना चाहता है। इस कथन के साथ बहस करना मुश्किल है कि यात्रियों को ले जाने से पहले ऐसी क्रूड तकनीक का पहले पूरी तरह से परीक्षण किया जाना चाहिए। आप उन तकनीकों पर व्यवसाय नहीं कर सकते जिनमें विफलता की उच्च संभावना है। आइए आशा करते हैं कि अन्य कंपनियां ड्रोन की शुरूआत में अधिक जिम्मेदार होंगी। इस बीच, साइकिल चालकों, बाहर देखो!